影响B2C 电商平台消费者重复购买意愿的关键因素研究

一、引言

中国网络零售市场持续扩容，据商务部数据显示，2024 年网络零售额突破 15 万亿元，同比增长超 10% 。在流量红利见顶的背景下，存量用户的重复购买价值凸显——研究表明，老客复购成本仅为新客获取成本的1/5，且贡献超 60% 的 GMV（平台经济研究院，2025）。然而，各大平台同质化竞争加剧，消费者转移成本持续降低。如何通过关键体验节点优化，系统性提升用户复购意愿，成为学界与业界的共同挑战。

本文聚焦 B2C 电商场景（如天猫、京东、拼多多等），基于经典理论框架，结合本土消费行为特征，构建复购意愿影响因素模型，旨在为平台精细化运营提供可落地的优化路径。

二、理论基础与影响因素析出

（一）核心理论支撑

1. 期望确认模型（ECM-ISC）

Bhattacherjee（2001）提出该模型揭示信息系统持续使用行为：用户初次购买后的满意度（Satisfaction）由期望确认度（Confirmation）决定，并最终影响持续使用意向（Continuance Intention）。该模型为理解复购行为提供基础逻辑链：

期望确认 $$ 满意度 $$ 重复购买意愿

2. 顾客忠诚度理论

Oliver（1999）指出忠诚包含认知、情感、行为三个维度。在电商语境中，行为忠诚直接体现为复购行为，而情感忠诚（如品牌好感）与认知忠诚（如信任）是深层驱动因素。

（二）关键影响因素识别

通过整合理论模型与京东《2024年度消费行为白皮书》、艾瑞咨询《电商用户留存专项研究》等实证报告，析出五大核心变量：

示例：拼多多“仅退款”政策通过售后维度优化，2024 年 Q1 复购率提升 5.2% （财报数据）

三、作用机制分析与研究假设

基于ECM-ISC 框架，构建以下作用路径：

\`\`\`mermaid

graph LR

A[ 商品质量 ] --> B[ 期望确认 ]

C[ 物流服务 ] --> B

D[ 平台信任 ]⟶ E[ 满意度 ]

B --> E

F[ 售后服务 ]-->E

G[ 价格公平 ] --> E

E⟶H[ 重复购买意愿]

研究假设：

H1 ：商品质量正向显著影响期望确认度

H2 ：物流服务正向显著影响期望确认度

H3 ：期望确认度正向显著影响满意度

H4 ：平台信任/ 售后服务/ 价格公平正向显著影响满意度

H5 ：满意度正向显著影响重复购买意愿

四、实证验证设计

采用问卷调查法验证模型，面向18-45 岁主流电商用户群体发放问卷。关键量表设计如下：

五、平台优化策略建议

根据表格观点，给出平台优化建议方案第一部分：商品维度需要做到“描述—实物”一致性，可以通过技术的应用来提高消费者体验。比如可以运用 3D 商品展示以及 AR 试穿等技术减少认知偏差；除此之外也可以通过一些管控规则降低消费者的认知偏差，具体为“图文不符”的店铺将对其进行流量降权，例如淘宝品退率红线机制等。第二部分：物流维度主要从确定性交付着手建设，一方面是时效性的承诺，需要对各个区域细化等级实现精准的服务；另一方面也要践行绿色环保理念，具体而言，是实行绿色包装，从而降低破损率。代表企业有京东青流计划。第三部分：信任维度则是信任全链条开放化，其中也是核心是消费者对评价真实性这一指标最高，其次是平台监管力度、数据安全保障和资质公示等内容。第四部分：服务维度全面推行“售后无忧”工程，服务前置、智能客服。其中，在商品页通过“退换货包运费”明确告知售后政策。并结合智能客服、“京麦小兵”机器人为消费者提供智能售后服务。同时，借鉴其他平台的优秀经验，可采用京东言犀、腾讯问答等一系列系统应用于解决常见问题。第五部分：价格维度需采取的是动态公平定价防杀熟制度、主动公开价格算法逻辑供外界监督，并打造高性价比的付费会员体系（如天猫88VIP）。

六、结论

研究表明，B2C 电商用户的重复购买意愿是多节点体验累积的结果。平台需摒弃单点优化思维，构建覆盖“售前（商品 / 价格）- 售中（物流/ 信任）- 售后（服务）”的全链路体验管理体系。尤其在中国消费升级背景下，单纯的“低价策略”已不足以维系忠诚度，消费者更关注综合价值体验。未来研究可进一步细分人群（如 Z 世代 / 银发族）展开差异化策略设计，并探索直播电商等新场景下的复购机制演变。

参考文献：

[1] Bhattacherjee, A. (2001). Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model. MIS Quarterly.

[2] Oliver, R.L. (1999). Whence Consumer Loyalty?. Journal of Marketing.

[3] 王永贵等 . 电商平台顾客忠诚驱动机制研究 . 《南开管理评论》, 2023(4).

[4] 阿里研究院 . 2025 电商消费者复购行为蓝皮书 . 2025.

[5] McKnight, D.H. et al. (2002). Developing and Validating Trust Measures for e- Commerce. IS Research.

作者简介：倪凯（2004.7），男，汉，浙江省金华市，本科，研究方向：电子商务